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OpenAI的Open-Endedness团队研究经理KennethStanley,在2020年《TheImportanceofOpen-EndednessinAIandMachineLearning》主题演讲中同样提到,开放式的AI输出随着时间演变,也会从正态分布逐渐发散,最极限时方差扩展到最大熵,变成均匀分布状。也就是说,AI逐渐能够适用于不同的(极端)场景,可以生成个性化、创造...
为什么大脑是对数的?
大脑的活动并不是均匀分布的,而是遵循对数正态分布,显示出明显的“长尾”特征,即少数神经元非常活跃,而大多数则在积极“摸鱼”。对数正态分布这一形式在大脑中随处发生(如树突棘大小、神经突触密度等),可能是大脑进行鲁棒学习和低能耗计算的基础。对于任何接受过中学教育的读者,最熟悉的概率分布莫过于正态分布,它...
学术交流 | GNSS模糊度降相关性能的条件方差平稳度评价法
考虑到实际模糊度前3个条件方差远大于其余模糊度的条件方差[5],条件方差di(15)式中,rand表示产生在(0,1)之间均匀分布的随机数。模糊度浮点解模拟如下(16)式中,mvnrnd(·)表示多元正态分布函数;In为n阶单位阵。鉴于实际解算的模糊度精度和维数是随历元变化的,为从普遍意义下验证条件方差平稳度评价...
spss完成单因素方差分析和T检验的简单小例子
图20中自由度F后边的显著性>0.05,我们可以假定方差相等。1.3.2显著性分析满足正态分布和方差齐性,说明T检验的结果有效,图20中Sig(双尾)=0.124>0.05说明这两组之间没有显著差异。T检验就完成了。T检验就简单介绍到这里。二、单因素方差分析实战:将上面的数据加上一组给药组D,D组有三个平行,D1,...
深度| 通过方差分析详解最流行的Xavier权重初始化方法
该论文的第二部分考虑了全连接网络的权重初始化问题,为从均匀分布中采样初始化权重提供了理论性分析。该分析的直观性解释可以分为两部分,首先对于前向传播,我们需要确保所有层的激活值方差近似相等,因此每一个训练样本传播经过网络的信息才能保持平滑的属性。同样对于反向传播,每层梯度保持近似的方差将允许信息平滑地反向...
随机变量:常见的离散型、连续型随机变量有哪些特点?
概率分布:这里重点注意X的取值最小是从1开始,而不是0,根据定义可以得出(www.e993.com)2024年10月23日。三、连续型随机变量第一部分的连续型随机变量小图,给出了很多连续型随机变量的示意图。下面我们针对几个常见、常用的连续型随机变量,进行详细阐述。1.均匀分布:U(a,b)
常用的连续概率分布汇总
t-分布t-分布(t-distribution)用于根据小样本来估计呈正态分布且方差未知的总体的均值。如果总体方差已知(例如在样本数量足够多时),则应该用正态分布来估计总体均值当??未知时,t分布可以用来推断总体均值。当自由度为无穷大时,t分布=正态分布。伽玛分布...
不使用残差连接,ICML新研究靠初始化训练上万层标准CNN
图4.随深度变化的测试性能与广义平均算子(A_v*)的奇异值分布(SVD)相关。(a)在关键线上的初始化,研究者检查了使用不同深度和不同非均匀方差向量的高斯初始化的CNN的测试准确率。研究者将来自delta函数(红色)的方差向量改变为均匀分布的方差向量(黑色)。从深度为35开始,测试准确率曲线也从红色变成了黑...
2016金融专硕各高校真题汇总版_考研真题解析_考研帮(kaoyan.com)
5、已知一资产组合,含A和B,A的方差为0.16,B方差0.25,AB协方差0.12,A收益2,B收益1,1.求AB相关系数2.当A占50%,B占50%.求组合风险和收益3.求最优资产组合权重二、论述题1、论述完全竞争厂商要素使用原则2、论述资产资本定价模型3、论述汇率决定因素,以及目前决定我国汇率因素有哪些...
六西格玛项目测量阶段:概率与数理统计基础
0—1分布的均值、方差与标准差分别为:五、常用的连续分布常见的连续分布有:正态分布;均匀分布;指数分布;对数正态分布;威布尔分布。正态分布质量管理中最常用的连续分布是正态分布,它能够描述很多质量特性随机取值的统计规律性。正态分布的概率密度函数为:...